chatgpt hat mit über 100 Millionen einen neuen Rekord für die schnellsten Nutzer aufgestellt, was in vielen Branchen großes Interesse geweckt hat. Aber gleichzeitig übernahm Italien die Führung und verbot die Verwendung von ChatGPT aus Gründen des Schutzes der Privatsphäre. Zusätzlich zu vielen Ländern, die darüber nachdenken, Maßnahmen zu ergreifen, haben multinationale Unternehmen und Universitäten auch Verbote erlassen, um Mitarbeitern oder Studenten die Nutzung von ChatGPT zu verbieten.

Angesichts des allgemeinen Trends der generativen KI-Technologie, wie man ein Gleichgewicht zwischen der Nutzung von Chancen und dem Schutz sensibler und privater Daten herstellen kann, besteht der wichtigste erste Schritt darin, den Nutzungsmodus und die verfügbaren Lösungen zu bestätigen und Zweifel nacheinander zu klären, einschließlich Stabilität, Skalierbarkeit und Sicherheit Schutz, Managementfähigkeit, Skalierbarkeit und Compliance. Die Berücksichtigung dieser Indikatoren ist der Hauptgrund, warum sich die meisten Unternehmen auf der ganzen Welt für Azure OpenAI entscheiden, um Unternehmens-ChatGPT und andere generative KI-Anwendungen zu erstellen.

Super Vergleich zwischen Azure OpenAI und OpenAI

Bereits 2019 investierte Microsoft in OpenAI, das damals noch ein Innovationslabor im Silicon Valley war. Die Entwicklung von GPT durch OpenAI nutzte nebenbei auch die Rechenleistung von Azure voll aus. Microsoft begann im Jahr 2020, die exklusive Autorisierung des GPT-Modells zu erhalten, und begann im Jahr 2023 damit, es Unternehmenskunden auf Microsofts eigener Cloud-Plattform unter dem Namen Azure OpenAI (AOAI) anzubieten.

Verglichen mit der ursprünglichen Rolle von OpenAI ist Microsoft wie ein Herausgeber. Die GPT-Modelle, die die beiden Unternehmen ihren Kunden zur Verfügung stellen, sind genau gleich. Sobald das GPT-Modell aktualisiert ist, wird Microsoft es so schnell wie möglich auch auf die Azure-Cloud-Plattform stellen.

Angesichts der unterschiedlichen Missionen und Visionen der beiden Unternehmen verfügen sie jedoch auch dann über ihre eigenen Unterstützungsmethoden, wenn sie das gleiche Modell anbieten. Die Unternehmensmission von OpenAI besteht darin, sicherzustellen, dass die allgemeine künstliche Intelligenz (GAI) der gesamten Menschheit zugute kommt, während Microsoft darauf abzielt, jeden und jede Organisation auf dem Planeten zu stärken. Daher verfügt Microsoft für den kommerziellen Markt über umfassendere Erfahrungen, umfassendere Lösungen und bessere Informationssicherheitsmaßnahmen.

Beispielsweise sind die Wartungs- und Betriebsstrategien der beiden Unternehmen recht unterschiedlich. Unter der Hauptversion des GPT-Modells veröffentlicht OpenAI weiterhin Nebenversionsprogramme mit unterschiedlichen Nummern, wie z. B. GPT 3.5.4.1 und GPT 3.5.5.2, aber Microsoft wird nur die stabilste Versionsnummer für Unternehmenskunden auswählen. Ein weiterer Unterschied besteht in der Kontinuität des Dienstes. OpenAI hat zuvor die Bereitstellung des Codex-Modells mit der Begründung eingestellt, dass die GPT-Modellfunktion abgeschlossen sei. Kunden können das Codex-Modell jedoch weiterhin in Azure verwenden, da dies die Anwendungsplanung des Kunden erfordert, Microsoft jedoch nicht Plötzliche Einstellung des Dienstes.

Für Azure OpenAI ist der Datenschutz im Unternehmen die wichtigste Voraussetzung

Die Geläufigkeit und Professionalität des chatGPT-Frage-und-Antwort-Inhalts in der Webversion ist erstaunlich, aber für Unternehmen, die die GPT-Technologie verwenden möchten, wirft dies auch Zweifel an den Daten auf: Werden die in den Fragen und Antworten des Unternehmens genannten Unternehmensinformationen berücksichtigt? GPT-Modell durchgesickert? Oder wird GPT Unternehmensdaten verwenden, um das Modell zu optimieren?

Zu Beginn der Einführung des GPT-Modells hat OpenAI nicht versprochen, Frage- und Antwortdaten nicht zur Anpassung und Verbesserung des Modells zu verwenden. Im Gegenteil, der Schutz von Kundendaten ist die native DNA von Azure. Seit der Einführung von Azure sind mehr als 4.000 Dienste entstanden, und für jeden Dienst gelten die gleichen Datenschutzbestimmungen und -bedingungen. Kundendaten werden zum Trainieren des GPT verwendet Modell.

Beispielsweise wendet auch der Azure Machine Learning-Dienst, der früher als das GPT-Modell mit der Bereitstellung von Diensten begann, dieselben Prinzipien an und stellt zu 100 % sicher, dass die eigenen Daten des Unternehmens nicht verloren gehen. Viele Kunden auf der ganzen Welt nutzen Azure weiterhin AI-Service seit vielen Jahren, nicht nur in den Genuss der verbesserten Sicherheit der Azure-Plattform. Mechanismen wie VNet können auch Branchen-Compliance-Unterstützung in Bezug auf Datenschutz wie HIPAA, DSGVO und SOC2 erhalten.

GPT-Nutzungsmodus, um sicherzustellen, dass keine Daten verloren gehen

Um weiter zu diskutieren, wie Unternehmen das GPT-Modell von Azure verwenden, besteht die erste Methode darin, das GPT-Modell direkt zu verwenden. Microsoft stellt allen Kunden dasselbe GPT-Modell zur Verfügung, und die Datenfragen und Antworten zwischen Benutzern und dem GPT-Modell werden nicht zur Optimierung des Modells selbst verwendet Die Umstellung des von Microsoft bereitgestellten GPT-Modells auf andere Unternehmen verhindert natürlich auch die Möglichkeit eines Datenlecks.

Die zweite Methode besteht darin, das GPT-Modell mit der Unternehmenswissensdatenbank zu kombinieren, sodass interne Mitarbeiter oder externe Kunden Fragen stellen und beantworten und unternehmensbezogene Informationen erhalten können. Bei diesem Ansatz werden die Informationen des Unternehmens weder zur Optimierung des Modells verwendet, noch wird das GPT-Modell geändert, das Microsoft auf Azure bereitstellt und anderen Unternehmen zur Verfügung stellt.

Die dritte Methode besteht darin, dass das Unternehmen das GPT-Modell von Azure in sein eigenes GPT-Modell verfeinert, zum Beispiel: einen Kundenservice-Dialogstil, der besser zur Unternehmenskultur passt, Marketingempfehlungen kombiniert mit Produkten oder Dienstleistungen, Schulung und Verbesserung Alle Prozesse befinden sich im Unternehmen. Es wird im Rahmen seines eigenen Azure-Abonnements ausgeführt, und das trainierte Modell wird nur vom Unternehmen selbst verwendet und nicht an andere Unternehmen weitergegeben. Natürlich besteht kein Risiko für den Trainingsprozess oder die Schulung Datenlecks.

Darüber hinaus können Unternehmen weitere mit Azure gekoppelte Informationssicherheitsdienste wie Endpunktschutz und dynamische Überwachung wählen, um sicherzustellen, dass während des Schulungs- oder Anwendungsprozesses des Benutzerterminals keine Daten aufgrund falscher Vorgänge und Nutzungsmethoden verloren gehen .

SLA-Verpflichtung und Anwendungspotenzial auf Unternehmensebene

OpenAI, das in den kommerziellen Markt eingetreten ist, bietet derzeit eine Service-Level-Garantie (SLA) von 99,5 %. Im Gegensatz dazu bietet Azure seit jeher eine SLA von 99,9 %, und für unerwartete Ereignisse, die zu Ausfällen oder Unterbrechungen führen, die zu Nichtverfügbarkeit führen, stellt es auch entsprechend bereit zum Vertrag. Freistellungsklauseln auf Unternehmensebene. Darüber hinaus können Azure OpenAI-Kunden auch eine bedarfsabhängige Erhöhung des RPM (Request Per Minute) beantragen, um zu vermeiden, dass Traffic-Spannungen die Nutzungsqualität beeinträchtigen und sogar zu Dienstunterbrechungen führen.

Erwähnenswert ist, dass der Einsatz von Azure OpenAI zur Erstellung generativer KI-Anwendungen auch die Möglichkeit der Kaskadierung und Integration anderer Azure-Dienste eröffnet. In kommerziellen Szenarien sind Chatbots nur eine der Servicefunktionen. Eine vollständige KI-Anwendung muss mit anderen Anwendungen, Workflows und Unternehmenswissensdatenbanken verbunden sein. Das GPT-Modell allein kann nicht alle Unterstützung bieten, kann aber mit den ursprünglichen KI-Diensten von Azure kombiniert werden B. Text Wenn man sich der Stimme zuwendet, kann man den Effekt, einem Tiger Flügel zu verleihen, voll zur Geltung bringen, was ebenfalls ein Mehrwert ist, den OpenAI nicht bieten kann.

Zusätzlich zur Bereitstellung der GPT-Technologie hat Microsoft diese weiter in seine Produkte integriert und in Form von SaaS oder PaaS bereitgestellt, wie zum Beispiel: Bing Search oder Microsoft 365 Copilot, GitHub Copilot.

Derzeit nutzen mehr als tausend Organisationen auf der ganzen Welt Azure OpenAI-Dienste, von Start-ups bis hin zu multinationalen Konzernen. Beispielsweise nutzen Unternehmen wie Siemens und Bosch in Deutschland den generativen KI-Dienst Azure OpenAI, um Industrieanwendungen zu integrieren, die unstrukturierte Daten von Produktionslinienmaschinen sammeln und sofort Produktionsberichte in Echtzeit bereitstellen können.

Erwähnenswert ist, dass sich die weltweit erste Bildungsanwendung, die Azure OpenAI verwendet, in Taiwan befindet. Die vom Bildungsministerium eingerichtete Online-Lernplattform Cool Englsih English verwendet Azure OpenAI in Kombination mit der Spracherkennungs- und Sprachsynthesetechnologie von Microsoft, um den englischen Chat-Roboter CoolE Bot zu entwickeln eine situative Dialogumgebung für Lernende.

Darüber hinaus beabsichtigen führende Halbleiterhersteller, kommerzielle und industrielle Computer, die sehr sensibel auf Informationssicherheit reagieren, sowie Start-ups im Einzelhandel und sogar die Finanzbranche, Azure OpenAI-Anwendungen mit nicht sensiblen Daten zu entwickeln. Taiwans verschiedene Branchen haben gezeigt, dass dies der Fall ist positive Einstellung, um nicht ins Hintertreffen zu geraten. Mit anderen Worten: Unabhängig davon, ob es sich um Anwendungsbeispiele im In- und Ausland oder um Anwendungsindikatoren wie Datensicherheit, Stabilität und Compliance handelt, die den Unternehmen am meisten am Herzen liegen, ist Azure OpenAI zweifellos die bevorzugte Lösungsplattform für Unternehmensorganisationen zur Entwicklung generativer KI-Anwendungen.

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